Analisi delle serie temporali dei cambiamenti climatici

Questo libro esplora l'importanza di un'accurata previsione delle precipitazioni per la gestione delle risorse idriche l'agricoltura e la preparazione ai disastri. Presenta un'analisi comparativa di due modelli di previsione la regressione vettoriale di supporto (SVR) e la media mobile autoregressiva stagionale integrata (SARIMA) utilizzando i dati storici delle precipitazioni dal 2008 al 2021 per prevedere le tendenze dal 2022 al 2026. Attraverso tecniche statistiche e di visualizzazione come l'analisi dei trend le medie mobili i box plots le heatmaps i Z-scores e i density plots lo studio identifica modelli e anomalie nei dati pluviometrici. Sebbene entrambi i modelli mostrino una buona capacità predittiva SVR dimostra prestazioni superiori soprattutto nel catturare modelli complessi e non lineari. Il libro evidenzia i vantaggi dell'integrazione dei metodi di apprendimento automatico con gli strumenti statistici tradizionali per migliorare la previsione delle precipitazioni e supportare le decisioni basate sui dati in agricoltura nella pianificazione ambientale e nella resilienza climatica.